神经网络是一种模仿人脑处理信息方式的算法集合，它们在数据集之间寻找关系，并被广泛应用于回归分析、分类、图像识别等多种场景。尽管神经网络试图模仿人脑，但它们之间也存在差异和相似之处。生物神经网络进行的是并行处理，而人工神经网络则进行的是串行处理；前者处理速度较慢（毫秒级），后者则快得多（纳秒级）。
人工神经网络架构
人工神经网络由多层构成，每层执行特定功能，随着模型复杂度的增加，层数也会增加，因此也被称为多层感知器。最基本的神经网络包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收输入信号并传递给下一层，最终输出层给出最终预测，这些神经网络需要通过训练数据进行训练，类似于机器学习算法，然后才能解决特定问题。
感知器详解
感知器是构成多层感知器的基本单元，由多个神经元组成。每个神经元都有权重和偏置，基于这些进行计算。例如，一个神经元的计算可以表示为：组合 = 偏置 + 权重 * 输入（F = w1*x1 + w2*x2 + w3*x3），然后通过激活函数进行处理。激活函数的作用是决定哪些节点应该激活以进行特征提取，最终计算输出。常见的激活函数包括sigmoid、ReLU、Leaky ReLU、tanh等。
神经网络的工作原理
首先，信息被输入到输入层，然后传递到隐藏层，这些层之间的连接为每个输入分配随机权重。然后为每个输入神经元添加偏置，将权重和偏置的组合通过激活函数传递。激活函数负责决定哪些节点应该激活以进行特征提取，最终计算输出。这个过程被称为前向传播。得到输出后，模型会将其与原始输出进行比较，了解误差，然后在反向传播中更新权重以减少误差。这个过程会持续进行一定数量的迭代（epoch）。最终，模型的权重得到更新，完成预测。
神经网络的优势
人工神经网络能够学习和模拟非线性和复杂的关系，因为许多输入和输出之间的关系是非线性的。训练完成后，人工神经网络可以从未见数据中推断出未见的关系，因此具有泛化能力。与许多机器学习模型不同，人工神经网络对数据集没有限制，如数据应该呈高斯分布或其他分布。
人工神经网络的应用非常广泛，包括图像预处理和字符识别、预测、信用评级、欺诈检测、投资组合管理等。
现在让通过编码来理解和实践这些概念。首先，需要理解并加载数据集。将使用NumPy、pandas等库，并从Keras库中导入Sequential和Dense类。
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 使用Pima Indians糖尿病发病数据集，这是一个标准的机器学习数据集
dataset = pd.read_csv('raw.csv')
print(dataset.head())
X = dataset.iloc[:,0:8]
y = dataset.iloc[:,8]
print(X)
print(y)
接下来，定义Keras模型。在Keras中，模型被定义为层的序列，每层都添加在另一层之后。输入应包含输入特征，并在创建第一层时通过input_dims参数指定。这里input_dims将是8。
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
在编译Keras模型时，必须指定用于计算误差的损失函数、用于更新权重的优化器以及任何指标。在这种情况下，将使用binary_crossentropy作为损失参数，因为这是一个二元分类问题。这里将优化器设置为adam，因为它可以自动调整自己，并在广泛的問題中给出良好的结果。最后，将通过metrics参数收集和报告分类准确性。
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, y, epochs=150, batch_size=10)
_, accuracy = model.evaluate(X, y)
print('Accuracy: %.2f' % (accuracy*100))
predictions = model.predict(X)
rounded = [round(x[0]) for x in predictions]